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雷达卡
计算权重是一种常见的分析方法，在实际研究中，需要结合数据的特征情况进行选择，比如数据之间的波动性是一种信息量，那么可考虑使用CRITIC权重法或信息量权重法；也或者专家打分数据，那么可使用AHP层次法或优序图法。
结合各类方法计算权重的原理大致上可分成4类，分别如下：
第一类：因子分析和主成分法；此类方法利用了数据的信息浓缩原理，利用方差解释率进行权重计算；
第二类：AHP层次法和优序图法；此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算；
第三类：熵值法（熵权法）；此类方法利用数据熵值信息即信息量大小进行权重计算；
第四类：CRITIC、独立性权重和信息量权重；此类方法主要是利用数据的波动性或者数据之间的相关关系情况进行权重计算。
对比了各类权重计算法的思想和大概原理，使用条件等，收集了最常用的两种计算方法，一种是层次分析法，一种是熵值法，内容非常齐全，包括计算工具，文献、数据、stata代码、教学ppt等，基本够用了！
一、熵权TOPSIS公式、数据和代码
二、层次分析法工具及文章
三、层次分析法和熵值法求权重
四、如何用Stata实现熵值法？
本次分享的资源里面包含了文献、数据、代码、解说文档，希望对相关学者学习熵值法带来一些帮助。
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